34
Varibel independen yaitu variabel yang menjadi sebab berubahnya dan timbulnya variabel terikat Idrus, 2009:79. Adapun variabel
independen pada penelitian ini yaitu inventory turnover, total assets turnover, receivable turnover dan working capital turnover.
2. Variabel dependen
Menurut Idrus 2009:79, variabel dependen variabel terikat adalah “variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel
bebas.” Variabel dependen dalam penelitian ini adalah return on investment ROI.
3.2 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi berganda yaitu dengan menggunakan bantuan software SPSS. Ada dua
jenis pengujian yang dapat dipakai dalam penelitian ini yaitu uji asumsi klasik dan pengujian hipotesis.
3.2.1 Pengujian Asumsi Klasik
3.2.1.1 Uji Normalitas Menurut Ghozali 2011, tujuan dari uji normalitas adalah ingin
mengetahui apakah model regresi variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal. Jika nilai residual tidak mengikuti distribusi normal , uji
statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. . Cara yang digunakan untuk mendeteksi apakah residual mengikuti berdistribusi normal
atau tidak adalah dengan analisis grafik. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal,
Universitas Sumatera Utara
35
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, demikian sebaliknya. Selain itu, bisa juga melalui uji analisis statistik Kolmogrov-Smirnov K-S,
yang dijelaskan oleh Ghozali. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis: Ho : Data residual berdistribusi normal
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal Bila sig 0, 05 dengan α = 5, berarti distribusi data normal Ho
diterima, sebaliknya bila sig 0,05 dengan α = 5, berarti distribusi data tidak normal Ha diterima.
3.2.1.2 Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi
yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi tinggi diantara variabel-variabel bebasnya,
maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu Sunjoyo dkk., 2013 : 65. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
multikolonieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut: a.
Menganalisis matrik korelasi variabel – variabel independen, jika diantara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya
diatas 0.90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. b.
Multikolinieritas dapat juga dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF, nilai cutoff yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10
Universitas Sumatera Utara
36
Beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinieritas Sunjoyo dkk,2013 : 66 adalah sebagai berikut:
a. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang
tinggi. b.
Menambah jumlah observasi c.
Mentransformasikan data kedalam bentuk lain misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk first difference delta.
d. Dalam tingkat lanjut dapat digunakan metode regresi bayessian yang
masih jarang sekali digunakan.
3.2.1.3 Uji Autokorelasi Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah suatu model regresi
linier berganda terdapat korelasi antara residual periode t dengan residual periode t-1 sebelumnya. Dengan menggunakan progam SPSS, ada tidaknya
masalah autokorelasi, uji statistik yang paling sering dipergunakan yaitu uji Durbin- Watson. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah:
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision
dl . d . du Tidak ada autokorelasi negatif
Tolak 4 – dl d 4
Tidak ada autokorelasi negatif No decision
4 . du . d . 4 - dl Tidak ada autokorelasi, positif atau
negatif Tidak ditolak
du d 4 - du
Tabel 3.4 Pengambilan Keputusan Autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
37
3.2.1.4 Uji Heterokedastisitas Tujuan uji heterokedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan varias dari residual satu ke residual yang lain. Model regresi yang memenuhi pesyaratan adalah terdapat
kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap atau disebut homokedasitas. Sunjoyo, 2013: 69. Untuk melihat ada
tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel dengan nilai residualnya. Jika ada
pola tertentu, seperti titik – titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian mnenyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik – titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.2.2 Pengujian Hipotesis
